23 minuterJag byggde ett team av informationssökningsagenter för automatisering av nyhetsbrev i n8n (utan kod)
Studera en pipeline med flera agenter för nyhetsbrev och identifiera var källor, godkännande och felhantering hör hemma.
Kevin Stratvert. Samma arbetsflöde som i Ollama, men i ett grafiskt gränssnitt: ladda ner LM Studio, hämta en Llama- eller Gemma-modell, chatta, lägg in en PDF-fil och ställ frågor om den. Bra för läsare som helst slipper arbeta i terminalen – och även användbar för att få en känsla för hur en 1B–3B-modell faktiskt presterar jämfört med en tyngre modell.
LM Studios gränssnitt och modellkatalog förändras snabbt. Använd videon som en introduktion för att bli trygg med verktyget och kontrollera sedan aktuella nedladdningskällor, modellicenser och om uppladdade dokument förblir lokala i det arbetsflöde du har valt.
Prova lokal AI via ett grafiskt gränssnitt och jämför små modellers beteende med molnbaserade toppmodeller.
Förstå varför du vill köra lokalt: integritet, användning utan internetanslutning, kostnadskontroll eller experiment.
Senast granskad: 18 maj 2026
Fortsätt längs samma lärstig med nästa kurerade kompletterande video.
23 minuterStudera en pipeline med flera agenter för nyhetsbrev och identifiera var källor, godkännande och felhantering hör hemma.
2 minuterJämför datoranvändning direkt på skrivbordet med agenter som enbart använder webbläsaren.
19 minuterJämför flaggskeppsmodeller, lätta modeller, mellannivåmodeller och specialiserade modeller så att dirigeringsbeslut baseras på hur väl modellen passar uppgiften, kostnad och latens i stället för varumärkespreferenser.